Intelligenza artificiale: cos'è?

L'intelligenza artificiale (AI) è la capacità di un computer digitale o di un robot controllato da un computer di eseguire compiti comunemente associati a esseri intelligenti. Questo concetto viene introdotto per la prima volta nel 1956. Da quella fase, questo concetto è cresciuto con molti altri miglioramenti.

Potresti sentire parlare di parole di Machine Learning e Deep Learning con questo argomento di Intelligenza Artificiale. L'Intelligenza Artificiale ha una vasta gamma e Machine Learning e Deep Learning sono sottoinsiemi di Intelligenza Artificiale. L'Intelligenza Artificiale sta creando macchine abbastanza intelligenti come il cervello umano. Ad esempio, puoi identificare cani e gatti separatamente. Come puoi farlo? Di sicuro potresti aver visto un cane o un gatto e sai com'è il cane e com'è il gatto e l'aspetto di questi animali. Ma come possiamo insegnare una cosa del genere a una macchina?

Se hai un background di programmazione puoi implementare programmi semplici. Ad esempio identificare i numeri positivi e negativi.

Ma scrivere un codice per identificare separatamente Cani e Gatti non è un compito semplice. Come possiamo farlo? Possiamo imparare le macchine per identificare cani e gatti. Qui stiamo addestrando il modello di Machine Learning fornendo un ampio set di dati di Cats and Dogs. Il set di dati è composto da foto di cani e gatti fornite come sottoinsieme di foto da un set di dati molto più ampio di 3 milioni di foto annotate manualmente.

La macchina creerà uno schema in base alle caratteristiche di questi milioni di foto per CANE e GATTO. Ora la macchina può identificare separatamente il gatto o il cane. Questo è un livello molto basilare di Intelligenza Artificiale.

Applicazioni che utilizzano l'Intelligenza Artificiale

Assistenti virtuali : un assistente virtuale, chiamato anche assistente AI o assistente digitale, è un programma applicativo che comprende i comandi vocali in linguaggio naturale e completa le attività per l'utente . La maggior parte delle aziende ha iniziato a investire nello sviluppo di assistenti virtuali AI. Gli assistenti virtuali AI possono creare soluzioni in grado di elaborare in modo efficiente e rapido grandi quantità di dati e fornire approfondimenti e raccomandazioni intelligenti. Con le funzionalità di riconoscimento vocale e vocale, gli assistenti AI possono eseguire attività quotidiane come aggiungere eventi al calendario, impostare un promemoria o persino tenere traccia delle spese. Statista stima che entro il 2024 ci saranno più di 8 miliardi di assistenti vocali digitali in uso a livello globale, approssimativamente pari alla popolazione mondiale.

Auto a guida autonoma: con l'avanzare della tecnologia, l'industria automobilistica ha utilizzato nuovi sviluppi per sviluppare nuovi modi per facilitare l'utente (conducente). Uno di questi include l'uso dell'intelligenza artificiale per rendere le auto a guida autonoma. Un'auto a guida autonoma (nota anche come auto autonoma o auto senza conducente) è un veicolo che utilizza un numero diverso di sensori, radar, telecamere e intelligenza artificiale per viaggiare verso destinazioni senza bisogno di un conducente umano. Molte aziende hanno iniziato a produrre auto a guida autonoma, come Tesla, Audi, BMW, Ford e molte altre. Queste aziende sottopongono i loro veicoli a numerosi test per assicurarsi che siano idonei a circolare senza commettere errori. Un'auto deve percorrere i percorsi verso la destinazione predeterminata senza alcun intervento umano per qualificarsi come un'auto completamente autonoma. L'intelligenza artificiale potenzia i framework dei veicoli a guida autonoma . Gli ingegneri dei veicoli a guida autonoma utilizzano immense informazioni dai sistemi di riconoscimento delle immagini, insieme all'intelligenza artificiale e alle reti neurali, per assemblare strutture in grado di guidare in modo autosufficiente. Le reti neurali distinguono i modelli nei dati, che vengono alimentati ai calcoli AI. Tali dati includono le immagini delle telecamere per i veicoli a guida autonoma. Le reti neurali capiscono come riconoscere segnali stradali, alberi, controlli, persone a piedi, segnali stradali e diversi pezzi di qualsiasi ambiente di guida casuale.

Sistemi di raccomandazione : un sistema di raccomandazione è un algoritmo di intelligenza artificiale o intelligenza artificiale, solitamente associato all'apprendimento automatico , che utilizza i Big Data per suggerire o raccomandare prodotti aggiuntivi ai consumatori. Questi possono essere basati su vari criteri, inclusi acquisti passati, cronologia delle ricerche, informazioni demografiche e altri fattori. I sistemi di raccomandazione sono molto utili in quanto aiutano gli utenti a scoprire prodotti e servizi che altrimenti non avrebbero trovato da soli.

I sistemi di raccomandazione sono addestrati a comprendere le preferenze, le decisioni precedenti e le caratteristiche di persone e prodotti utilizzando i dati raccolti sulle loro interazioni. Questi includono impressioni, clic, Mi piace e acquisti. Grazie alla loro capacità di prevedere gli interessi e i desideri dei consumatori a un livello altamente personalizzato, i sistemi di raccomandazione sono i preferiti dai fornitori di contenuti e prodotti. Possono guidare i consumatori verso qualsiasi prodotto o servizio che li interessa, dai libri ai video, dalle lezioni di salute all'abbigliamento. Es: Youtube, Facebook, Netflix, Amazon….

Riconoscimento facciale : il riconoscimento facciale è una delle applicazioni di punta dell'intelligenza artificiale. È una delle forme avanzate di autenticazione biometrica in grado di identificare e verificare una persona utilizzando le caratteristiche del viso in un'immagine o un video da un database. Il riconoscimento facciale utilizza algoritmi AI e ML per rilevare i volti umani dallo sfondo. L'algoritmo in genere inizia cercando occhi umani, seguiti da sopracciglia, naso, bocca, narici e iride. Una volta acquisite tutte le caratteristiche del viso, ulteriori convalide utilizzando grandi set di dati contenenti immagini sia positive che negative confermano che si tratta di un volto umano. Alcune delle tecniche comuni utilizzate per il riconoscimento facciale sono basate sulle caratteristiche, sull'aspetto, sulla conoscenza e sulla corrispondenza dei modelli. Ognuno di questi metodi ha i suoi vantaggi e svantaggi.

I metodi basati sulle caratteristiche si basano su caratteristiche come gli occhi o il naso per rilevare un volto. I risultati di questo metodo potrebbero variare in base al rumore e alla luce. Inoltre, i metodi basati sull'aspetto utilizzano l'analisi statistica e l'apprendimento automatico per abbinare le caratteristiche delle immagini dei volti.

In un approccio basato sulla conoscenza, un volto viene riconosciuto in base a regole predefinite. Questo potrebbe essere impegnativo considerando gli sforzi necessari per definire regole ben definite. Mentre i metodi di corrispondenza dei modelli confrontano le immagini con modelli o caratteristiche del viso precedentemente memorizzati e correlano i risultati per rilevare un volto. Tuttavia, questo metodo non riesce a gestire le variazioni di scala, posa e forma.

L'intelligenza artificiale offre una moltitudine di opportunità e infinite possibilità di lavorare per il miglioramento del mondo. Tuttavia, è essenziale prestare attenzione all'etica e alla privacy delle persone durante la gestione dei dati. Archiviazione , gestione e sicurezza dei dati sono gli altri aspetti che giocheranno un ruolo importante nel rendere invasive queste tecnologie.

Grazie! Ci vediamo in un altro tutorial.